当Redis出现OOM（内存溢出）时，可以采取以下措施来降低资源消耗：
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优化内存使用：
- 使用合适的数据结构：根据数据的使用场景选择合适的数据结构，例如使用哈希表（hashes）来存储对象，而不是使用字符串（strings）。
- 设置键的过期时间：为键设置合适的过期时间，以便在不再需要时自动删除，从而释放内存。
- 使用压缩：对于较大的数据，可以使用压缩算法（如LZF、Snappy或zlib）来减少内存占用。
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调整Redis配置：
- 调整maxmemory设置：限制Redis使用的最大内存，当内存达到此限制时，Redis将开始使用LRU（最近最少使用）算法删除键。
- 调整maxmemory-policy设置：设置内存达到限制时的处理策略，例如allkeys-lru表示删除最近最少使用的键，volatile-lru表示仅删除设置了过期时间的键。
- 调整maxmemory-samples设置：设置要跟踪的内存使用样本数量，以便在内存溢出时提供更详细的诊断信息。
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扩展Redis实例：
- 水平扩展：使用Redis集群（Redis Cluster）或分片（sharding）将数据分布在多个Redis实例上，从而降低单个实例的内存压力。
- 垂直扩展：增加单个Redis实例的内存容量，例如升级服务器或云服务提供商的实例类型。
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监控和诊断：
- 使用监控工具：使用Redis自带的监控工具（如redis-cli monitor）或第三方监控工具（如RedisInsight、Prometheus等）来实时监控Redis实例的内存使用情况。
- 分析慢查询：通过分析慢查询日志来找出性能瓶颈，并优化相关查询。
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使用其他存储系统：
- 如果Redis无法满足内存需求，可以考虑使用其他存储系统，如Memcached、Cassandra等，它们可能在内存管理方面更加高效。
